資料介紹
為了使計(jì)算機(jī)能更好的識(shí)別人臉表情,對(duì)基于Gabor小波變換的人臉表情識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先對(duì)包含表情區(qū)域的靜態(tài)灰度圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括對(duì)確定的人臉表情區(qū)域進(jìn)行尺寸和灰度歸一化,然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征,使用快速PCA方法對(duì)提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中,利用Fisher準(zhǔn)則提取那些有利于分類的特征,最后用SVM分類器進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,上述提出的方法比傳統(tǒng)的方法識(shí)別速度更快,能達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求,并且具有很好的魯棒性,識(shí)別率高。
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